JPWO2020234964A1 - 電源装置 - Google Patents

Abstract

長時間の調整を要することなく、所望の時間波形の電力を供給することができる電源装置を提供するために、ｍ×ｎ個のスイッチング素子（ｓｗｉｊ）と、スイッチング素子の各々に対して直列接続され、ｍ×ｎ個の直列回路（ｓｉｊ）を構成するコンデンサ（ｃｉｊ）と、コンデンサを充電する充電器（ｃｈｉｊ）と、直列回路がｎ個ずつ極性をそろえて互いに並列に接続されたｍ個の並列回路（ｐｉ）の各々の両端に対して１次巻線が接続されたｍ個のトランス（Ｔｉ）と、トランスの２次巻線が順次直列接続され両端が出力端となる多段直列回路の電流を電流検出値（Ｉ）として出力する電流検出部（２）と、出力端から出力される電流の目標値である電流指令（ｃｃ）及び電流検出値に基づき生成された指令信号（ｓｉｇｉｊ）を出力する制御部（１）と、指令信号に基づきスイッチング素子及び充電器を駆動する駆動部（ｇｉｊ）とを備える。

Description

本発明は、複数のスイッチング素子による電流の変調と複数のトランスを用いた電圧の重畳によって高出力の電力を供給する電源装置に関するものである。

高出力のパルス電流を発生させる電源装置は、パルスアーク放電を利用した殺菌装置、水処理装置、レーザ発振器、排気ガス浄化装置、オゾン発生機、極端紫外光（ＥＵＶ：Extreme Ultra-Violet）光源等に使用される。これらは、プラズマ応用機器、放電装置等と呼ばれる。

これらの電源装置に用いられていた気体放電スイッチは、寿命と安定性に課題があり、半導体デバイスを用いる半導体スイッチング素子が使用されるようになった。そして、半導体スイッチング素子のスイッチング動作とトランスによる誘導電圧重畳を組み合わせて所望の波形の電力を供給する技術が提案されている。

特許文献１には、ガスレーザ装置の放電電極の間に高電圧を印加する高電圧パルス発生装置が開示されている。この高電圧パルス発生装置は、パルストランスの１次側に互いに並列に接続されたｎ個（ｎは２以上の自然数）の１次側電気回路を備える。１次側電気回路の各々は、１次側コイル、１次側コイルに並列に接続されたコンデンサ及びコンデンサに直列に接続されたスイッチを含む。

さらに、パルストランスの２次側に２次側電気回路を備える。２次側電気回路は、互いに直列に接続されたｎ個の２次側コイル及びｎ個の２次側コイルの各々の両端にそれぞれ接続されるｎ個のダイオードを含み、放電電極に接続される。

国際公開２０１６/１５２７３８号

特許文献１に記載の高電圧パルス発生装置では、複数のスイッチング素子と複数のトランスを組み合わせて高電圧のパルスを発生させている。そして、スイッチング素子の特性は、スイッチング素子の電圧及び電流に依存して変動し、用いられる複数のスイッチング素子の間には固体差が存在する。

さらに、電気負荷装置のインピーダンスは、電気負荷装置への出力電圧及び出力電流に依存して変動し、電気負荷装置のインピーダンスには固体差が存在する。上記のように、スイッチング素子及び電気負荷装置の固体差、出力電圧及び出力電流に依存する変動等があることによって、複数のスイッチング素子を駆動して所望の時間波形の電力を供給するために、長時間にわたる調整が作業者に求められる場合があった。

本発明は、上記を鑑みてなされたものであって、作業者による長時間の調整を要することなく、電気負荷装置へ所望の時間波形の電力を供給することができる電源装置を提供することを目的とする。

本発明の電源装置は、ｍ×ｎ個（ｍ、ｎは２以上の整数）のスイッチング素子と、スイッチング素子の各々に対して直列接続され、ｍ×ｎ個の直列回路を構成するｍ×ｎ個のコンデンサと、コンデンサを充電する充電器と、直列回路がｎ個ずつ極性をそろえて互いに並列に接続されることにより構成されるｍ個の並列回路の各々の両端に対して各々の１次巻線の両端が接続されたｍ個のトランスと、ｍ個のトランスの２次巻線の両端が順次直列接続され両端が出力端となる多段直列回路を流れる電流を検出し電流検出値として出力する電流検出部と、出力端から出力される電流の目標値である電流指令及び電流検出値に基づいて生成された指令信号を出力する制御部と、指令信号に基づきスイッチング素子及び充電器を駆動する駆動部とを備える。

本発明によれば、作業者による長時間の調整を要することなく、所望の時間波形の電力を電気負荷装置に供給することができる電源装置を提供することができる。

実施の形態１における電源装置の構成の一例を示す概略図である。 実施の形態１におけるモジュールの構成の一例を示す概略図である。 実施の形態１における電源装置の構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態１における制御部の構成例を示すブロック図である。 実施の形態１における制御部の動作例を示すフロー図である。 実施の形態１における指令信号データセットを例示する図である。 実施の形態１における動作条件生成部のハードウエア構成一例を示す図である。 実施の形態２における電源装置の構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態２における機械学習装置の動作の一例を示すフロー図である。 実施の形態２における電源装置の構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態２における機械学習装置の動作の一例を示すフロー図である。 実施の形態３における電源装置の構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態３における学習済み学習器の動作の一例を示すフロー図である。

以下に、図面を用いて実施の形態を詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は例示である。
実施の形態１

図１は、実施の形態１における電源装置１００の構成の一例を示す概略図である。図２は、実施の形態１におけるモジュールＭ_ｉの構成の一例を示す概略図である。図１及び図２に示す電源装置１００は、数値制御装置２００から出力される電流指令ｃｃに基づき、出力端Ｏ_１と出力端Ｏ_２の間に接続された電気負荷装置３００に対して電流を出力する。ここで、電流指令ｃｃは、出力電流の目標値を示す。数値制御装置２００として、例えば、シーケンサ、コンピュータ等を用いることができる。

次に、電源装置１００の構成について説明する。電源装置１００は、モジュールＭ_１からモジュールＭ_ｍを有する。ここで、モジュールＭ_ｉに割り当てられた行番号ｉは、１からｍのいずれかひとつであり、ｍは２以上の整数である。図２を参照してモジュールＭ_ｉの構造について説明する。以下の説明で、行番号ｉの構成要素について説明した場合、行番号１から行番号ｍの構成要素についても行番号ｉの構成要素についての説明と同様であるとする。

また、列番号ｊの構成要素について説明した場合、列番号１から列番号ｎの構成要素についても、列番号ｊの構成要素についての説明と同様であるとする。ここで、列番号ｊは１からｎのいずれかひとつであり、ｎは２以上の自然数である。

モジュールＭ_ｉは、充電器ｃｈ_ｉ１から充電器ｃｈ_ｉｎ、直列回路ｓ_ｉ１から直列回路ｓ_ｉｎ、駆動部ｇ_ｉ１から駆動部ｇ_ｉｎ、トランスＴ_ｉ及び温度検出器ｋ_ｉを含む。直列回路ｓ_ｉｊは、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊとスイッチング素子ｓｗ_ｉｊに対して直列に接続されたコンデンサｃ_ｉｊとを含む。

駆動部ｇ_ｉｊは、指令信号ｓｉｇ_ｉｊに基づき、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊ及び充電器ｃｈ_ｉｊを駆動する。スイッチング素子ｓｗ_ｉｊは、スイッチング動作を行い、充電器ｃｈ_ｉｊは、コンデンサｃ_ｉｊの充電を行う。駆動部ｇ_ｉｊは、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊ及び充電器ｃｈ_ｉｊの各々を個別に駆動することもできる。駆動部ｇ_ｉｊとして、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊを駆動する回路を用いてもよい。また、駆動部ｇ_ｉｊとして、充電器ｃｈ_ｉｊを駆動する半導体素子、スイッチ又はリレーを用いてもよい。

直列回路ｓ_ｉ１から直列回路ｓ_ｉｎは、互いに極性をそろえて並列接続されており、並列回路ｐ_ｉを構成している。極性がそろっている状態とは、並列回路ｐ_ｉの中で、コンデンサｃ_ｉｊのプラスに充電される側が、コンデンサｃ_ｉ１からコンデンサｃ_ｉｎの間で一致している状態を意味する。

並列回路ｐ_ｉのコンデンサｃ_ｉがプラスに充電される側の端を、並列回路ｐ_ｉの高電位側Ｈ_ｉとよぶ。また、高電位側と逆の側の端を、並列回路ｐ_ｉの低電位側Ｌ_ｉとよぶ。また、高電位側Ｈ_ｉと低電位側Ｌ_ｉを、並列回路ｐ_ｉの両端とよぶ。並列回路ｐ_ｉの両端には、トランスＴ_ｉの１次巻線の両端が接続されている。

コンデンサｃ_ｉｊの数と充電器ｃｈ_ｉｊの数の関係は、図１及び図２に示す形態に限定されるものではなく、充電器ｃｈ_ｉｊは、複数のコンデンサｃ_ｉｊに対して１個設けてもよい。また、複数のコンデンサが並列接続されたものを、コンデンサｃ_ｉｊとして用いてもよい。また、直列回路ｓ_ｉｊは、コンデンサｃ_ｉｊ及びスイッチング素子ｓｗ_ｉｊに加えてインダクタ又は抵抗を含んでもよい。この場合に、インダクタ又は抵抗は、コンデンサｃ_ｉｊ及びスイッチング素子ｓｗ_ｉｊに対して直列に接続してもよく、並列に接続してもよい。

温度検出器ｋ_ｉは、モジュールＭ_ｉの内部のスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの温度を計測した結果を温度検出信号ｔ_ｉとして制御部１に出力する。駆動部ｇ_ｉｊは、制御部１から出力された指令信号ｓｉｇ_ｉｊに基づいてスイッチング素子ｓｗ_ｉｊ及び充電器ｃｈ_ｉｊを駆動する。以上がモジュールＭ_ｉの構造である。

本実施の形態において、温度検出器ｋ_ｉの配置は、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの温度を計測することができればよい。温度検出器ｋ_ｉの配置は、図１及び図２の形態に限定されない。例えば、電源装置１００又はスイッチング素子ｓｗ_ｉｊに対して温度検出器を１個設けてもよい。また、温度検出器ｋ_ｉを省き、制御部１は、温度検出値ｔ_ｉを用いずに、指令信号ｓｉｇ_ｉｊを決定してもよい。

トランスＴ_１からトランスＴ_ｍの各々は、２次巻線が、順次、直列に接続され、多段直列回路ＭＳＳＣを構成している。多段直列回路ＭＳＳＣのトランスＴ_１の側の端を出力端Ｏ_１とし、トランスＴ_ｍの側の端を出力端Ｏ_２とする。出力端Ｏ_１と出力端Ｏ_２の間に電気負荷装置３００が接続されている。また、出力端Ｏ_１を流れる電流を計測し、電流検出値Ｉとして出力する電流検出部２が設けられている。電流検出部２は、多段直列回路ＭＳＳＣを流れる電流を検出すればよく、出力端Ｏ_２を流れる電流を計測してもよい。

また、モジュールＭ_ｉ、並列回路Ｐ_ｉ、直列回路ｓ_ｉｊ、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊ、多段直列回路ＭＳＳＣ、電気負荷装置３００のいずれかひとつ又は複数について、電流又は電圧を検出する検出装置Ｄを設け、検出した結果を検出値ｄとして出力してもよい。

また、駆動部ｇ_ｉｊは、図１及び図２のように直列回路ｓ_ｉｊの一つごとに１個ずつ設ける必要はなく、複数の直列回路ｓ_ｉｊに対して駆動部を１個設けてもよい。また、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊを個別に駆動せずに、複数のスイッチング素子ｓｗ_ｉｊを同じタイミングで駆動してもよく、同じスイッチング動作をさせるように駆動してもよい。また、充電器ｃｈ_ｉｊを個別に駆動せずに、複数の充電器ｃｈ_ｉｊを同じタイミングで駆動してもよく、同じように充電動作をさせるように駆動してもよい。

次に、制御部１について説明する。図３は実施の形態１における電源装置１００の構成の一例を示すブロック図である。図３では、並列回路ｐ_ｉ、充電器ｃｈ_ｉｊ等をまとめて制御対象３として示し、制御対象３と、電流検出部２、温度検出部ｋ_ｉｊ、制御部１及び駆動部ｇ_ｉｊとの関係を示している。

図３において、制御部１は、電流指令ｃｃを数値制御装置２００から取得する。制御部１はさらに、駆動部ｇ_ｉｊが、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊ及び充電器ｃｈ_ｉｊの駆動に用いた実行済の指令信号ｓｉｇ_ｉｊである実行済指令信号と、実行済指令信号によって発生した電流の電流検出値Ｉとを、出力データとして取得する。出力データとして、さらに、温度検出値ｔ_ｉ、実行済指令信号による動作についての検出値ｄ等を取得してもよい。

制御部１は、出力データ及び実行しようとする動作の電流指令ｃｃから、実行しようとする動作において出力端Ｏ_１と出力端Ｏ_２の間に印可される出力電圧を推定する。そして、制御部１は、電流指令ｃｃと推定された出力電圧を含む動作条件から、実行しようとする動作についての指令信号ｓｉｇ_ｉｊを決定し、駆動部ｇ_ｉｊに対して出力する。駆動部ｇ_ｉｊは、指令信号ｓｉｇ_ｉｊに基づいて制御対象３を駆動する。

ここで、出力電圧に代えて、電気負荷装置３００のインピーダンスを推定してもよい。また、制御部１は、電源装置１００から電気負荷装置３００に対して出力される電流が電流指令ｃｃに追随するように、指令信号ｓｉｇ_ｉｊを出力してもよい。また、一連の指令信号ｓｉｇ_ｉｊによる動作の完了前であっても、その指令信号ｓｉｇ_ｉｊによる動作が一部完了していれば、実行済指令信号として動作条件の生成に使用してもよい。

以下では、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊを流れる電流をスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電流、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊに印可される電圧を、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電圧とよぶ。ここで、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの一個あたりの電流値及び電圧値には、適正なスイッチングの動作状態が実現される範囲が存在する。この電流値及び電圧値の範囲をそれぞれ、電流適正範囲及び電圧適正範囲とよぶ。ここで、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの適正な動作状態が実現されている状態とは、以下のような状態とすることができる。

すなわち、スイッチングに要する時間があらかじめ定めたスイッチング時間の基準値以下となる。かつ、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの導通抵抗の値が、導通時であるオン時にあらかじめ定めた低抵抗時の基準値より小さくなる。かつ、非導通時であるオフ時に、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの導通抵抗の値が、あらかじめ定めた高抵抗時の基準値より大きくなる。

なお、スイッチング時間の基準値、低抵抗時の基準値及び高抵抗時の基準値は、各々のスイッチング素子ｓｗ_ｉｊのスイッチング動作を計測して定めてもよく、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの仕様から計算により定めてもよい。また、高抵抗時の基準値は低抵抗時の基準値より大きい。

制御部１は、動作条件に基づき、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電流値及びスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電圧値のそれぞれが、電流適正範囲及び電圧適正範囲に含まれるように指令信号ｓｉｇ_ｉｊを決定する。

ここで、駆動される並列回路ｐ_ｉの個数と、駆動される並列回路ｐ_ｉの内部の駆動されるスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの個数を指定する情報を駆動情報とよぶ。指令信号ｓｉｇ_{ｉ ｊ}は、駆動情報を含んでもよい。駆動されるモジュールＭ_ｉの個数で出力電圧を除した値が、１個のスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電圧値となる。

また、駆動されるモジュールＭ_ｉの内部の駆動されるスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの個数で電流指令ｃｃを除した値が、１個のスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電流値となる。このように、指令信号ｓｉｇ_ｉｊが駆動情報を含むことにより、動作条件とスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの１つあたりの電流及び電圧とを関係づけることができる。また、動作条件からスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの１つあたりの電流及び電圧を算出することができる。

そして、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの１個あたりの電流及び電圧と、電流適正範囲及び電圧適正範囲とを対比して指令信号ｓｉｇ_ｉｊを決定することができる。また、各々のスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電流、電圧又はこれらの組み合わせに依存して変化する特性を、出力する指令信号ｓｉｇ_ｉｊに反映することができる。

また、各々のスイッチング素子ｓｗ_ｉｊが所望のスイッチング性能を発揮できるように各々のスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電流及び電圧を決定することができる。ここで、駆動情報として、駆動される直列回路ｓ_ｉｊの行番号及び列番号とを指定してもよい。また、並列回路ｐ_ｉの数に代えてモジュールＭ_ｉの数を指定してもよい。

スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの導通抵抗、電流適正範囲、電圧適正範囲等について具体例を挙げて説明する。スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの例として、ＭＯＳＦＥＴ（Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor）を例示する。

ＭＯＳＦＥＴによるスイッチングにおいて、スイッチング時間は、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電流が小さい程長くなり、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電圧が小さくなるほど長くなる。そのため、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電流又はスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電圧が小さくなりすぎると、スイッチングに要する時間がスイッチング時間の基準値を超えてしまう場合がある。

ここで、スイッチング時間とは、例えば、抵抗値がスイッチングによる全変動分の１０％から９０％まで変動するのに要する時間と、抵抗値が全変動分の９０％から１０％まで変動するのに要する時間との和としてもよい。ここで、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの高抵抗時における抵抗値と低抵抗時における抵抗値との差異を全変動分としてもよい。また、１０％及び９０％の値はそれぞれ、２０％及び８０％、５％及び９５％等に、適宜変更して設定することができる。

さらに、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの低抵抗時すなわちオン時の導通抵抗は、低抵抗時の基準値より小さくなる必要があり、高抵抗時すなわちオフ時の導通抵抗は、高抵抗時の基準値より大きい必要がある。ＭＯＳＦＥＴによるスイッチングでは、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電流又はスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電圧が大きくなりすぎると、低抵抗時の導通抵抗が所望の値まで下がらない状態が発生する。

また、ＭＯＳＦＥＴによるスイッチングでは、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの温度が上昇しすぎると、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの導通抵抗が低抵抗時に所望の値まで下がらない状態が発生し得る。そして、適正なスイッチング動作が実現できない状態が発生し得る。スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電流適正範囲及び電圧適正範囲は、例えば、上記のような、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの特性を考慮して定めることもできる。

一方、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの温度は、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電力、パルス動作の繰り返し周波数、パルス動作のデューティ比に依存して変化する。ここで、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電力とは、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電流とスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電圧との積である。また、デューティ比とは、パルス動作の１サイクル内において、電流通過時間であるオン時間を、オン時間と電流停止時間であるオフ時間との和で除した値とすることができる。

制御部１は、電流指令ｃｃ、出力電圧の推定値に加えて、繰り返し周波数、デューティ比、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの温度等の諸条件を動作条件に加え、動作条件に依存して、電流適正範囲及び電圧適正範囲を変化させてもよい。そして、動作条件にこれらの諸条件を加えることにより、制御部１は、上記の諸条件の値を反映した指令信号ｓｉｇ_ｉｊを出力することができる。

このようなスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電流又は電圧に依存するスイッチング時間の変化が、出力電流波形に及ぼす影響は、パルス動作の場合に特に顕著である。また、出力電流のパルス幅が１マイクロ秒以下の場合顕著であり、５００ナノ秒以下の場合により影響が顕著である。そして、パルス幅が１００ｎｓ以下の場合にはさらに影響が顕著である。

また、ＭＯＳＦＥＴに限らず、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの種類、仕様等に応じて電流適正範囲及び電圧適正範囲を決定するように制御部１を構成することができる。また、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊに用いる半導体の材料として、シリコンを用いてもよく、炭化ケイ素、窒化ガリウム等のワイドギャップ半導体を適用して、スイッチング動作の高速化、低損失化を実現してもよい。また、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの高温動作等を実現してもよい。

さらに、制御部１の構成例を説明する。図４は、形態の形態１における制御部１の構成例を示すブロック図である。図５は、実施の形態１における制御部１の動作例を示すフロー図である。図４（ａ）に示す構成の動作は図５（ａ）に示され、図４（ｂ）に示す構成の動作は図５（ｂ）に示されている。

図４の動作条件生成部１１について説明する。動作条件生成部１１は、あらかじめ、実行済指令信号と実行済指令信号によって発生した電流についての電流検出値Ｉとを出力データとして取得する。そして、出力データと実行しようとする動作についての電流指令ｃｃとから、実行しようとする動作についての出力電圧を推定する。

ここで、電気負荷装置３００のインピーダンス及びスイッチング素子ｓｗ_ｉｊのスイッチング特性は、各瞬間の電流、電圧等に依存して変化する。さらに、電気負荷装置３００のインピーダンス又はスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの性能には、同じ仕様の素子又は同じ仕様の装置の間の固体差又は機差ばらつきがある。そのため、電流指令ｃｃのみに基づいて、指令信号ｓｉｇ_ｉｊを生成した場合、出力される電流波形が、電流指令ｃｃと大きくずれる場合がある。本実施の形態では、出力データに基づき、出力電圧又は電気負荷装置３００のインピーダンスを推定するため、電流指令ｃｃに対して、精度良く動作条件を生成することができる。

次に、指令信号データセット１３を生成する指令信号データセット生成部１４について説明する。指令信号データセット１３は、動作範囲とデータ内指令信号とを組にしたものである。動作範囲は、電源装置の動作条件の取りうる値を数値範囲に区分した各々の数値範囲である。データ内指令信号は、動作条件が動作範囲に含まれるときに出力される指令信号ｓｉｇ_ｉｊを指定する。

ここで、データ内指令信号は、以下の条件を満たすように決定される。ここで、条件とは、以下のとおりである。動作範囲に対応するデータ内指令信号が指定する指令信号ｓｉｇ_ｉｊを出力した場合に、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの１つあたりの電流及び電圧がそれぞれ、電流適正範囲及び電圧適正範囲に含まれる。

図６は、実施の形態１における指令信号データセット１３を例示する図である。図６のように、データ内指令信号によって、駆動される並列回路ｐ_ｉの個数と、駆動される並列回路ｐ_ｉの内部の駆動されるスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの個数とを指定してもよい。データ内指令信号が駆動情報を含むことにより、前述の指令信号ｓｉｇ_ｉｊが駆動情報を含む場合と同様の効果を奏する制御部１を構成することができる。

図６の（Ａ）及び（Ｂ）には、動作範囲として、出力電流のパルス幅、出力電流のピーク値、出力電圧のピーク値及びスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの温度についての数値の範囲が示されている。図６の例では、５０ナノ秒以上かつ１００ナノ秒より小さいパルス幅を実現し、かつ、低抵抗時時に所望の値を下回り高抵抗時に導通抵抗が所望の値を超える。この条件を満たすためのスイッチング素子ｓ_ｉｊ１個あたりの電流適正範囲及び電圧適正範囲の上限は、それぞれ、２０アンペア及び１キロボルトと仮定している。さらに、温度についても条件が定められており、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの温度が摂氏２０度以上かつ摂氏５０度以下の場合に、上記の条件を満たすと仮定している。

以上の仮定に基づき、（Ａ）の動作範囲に対しては、並列回路ｐ_ｉが２０段駆動され、並列回路ｐ_ｉの内部で直列回路ｓ_ｉが５列駆動されるデータ内指令信号対応している。一方、（Ｂ）の動作範囲に対しては、直列回路ｓ_ｉを４列駆動するデータ内指令信号が対応している。（Ａ）と（Ｂ）のデータ内指令信号の違いは、ピーク電流値の項目の違いに起因する。

図６の動作範囲の項目に、さらに繰り返し周波数又はデューティ比を加え、例えば、繰り返し周波数又はデューティ比が高い動作範囲については、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの温度が上昇することを考慮し、電流適正範囲を下げて、データ内指令信号を定めてもよい。

また、図６のデータ内指令信号では、駆動される並列回路ｐ_ｉと、駆動される並列回路ｐ_ｉの内部の直列回路ｓ_ｉｊが指定されている。そして、複数の並列回路ｐ_ｉの間で出力電圧を均等に分割した電圧が、１個の並列回路ｐ_ｉの両端電圧となるように充電を行うこととして、コンデンサｃ_ｉｊの充電量又は充電電圧を指定していない。指令信号データ内指令信号として、駆動する直列回路ｓ_ｉｊのみを指定してもよい。また、充電器ｃｈ_ｉｊ又はコンデンサｃ_ｉｊを指定し、これらについての充電量又は充電電圧を指定してもよい。

次に、指令信号決定部１２の動作について説明する。指令信号決定部１２は、指令信号データセット１３の中から、動作条件生成部１１で生成された動作条件がその数値範囲に含まれる動作範囲を抽出する。そして、抽出した動作範囲に対応するデータ内指令信号を、指令信号ｓｉｇ_ｉｊとして駆動部ｇ_ｉｊへ出力する。

以下に、図５（ａ）に示す制御部１の処理について説明する。ステップＳ１０１において、動作条件を数値範囲に区分して動作範囲を生成する。さらに、動作範囲の各々に対応するデータ内指令信号を決定する。そして、動作範囲と動作範囲に対応するデータ内指令信号を組にして、指令信号データセット１３を生成する。ステップＳ１０１は、図４（ａ）の構成の場合では、指令信号データセット生成部１４の動作に対応している。

次に、ステップＳ１０２において、実行済の動作の出力データ及び実行しようとする動作の電流指令ｃｃに基づいて、実行しようとする動作の動作条件を生成する。ステップＳ１０２は、図４（ａ）の構成の場合では、動作条件生成部１１の動作に対応している。

次に、ステップＳ１０３において、ステップＳ１０２で生成した動作条件が含まれる動作範囲を、指令信号データセット１３の中から抽出する。さらに、抽出した動作範囲に対応するデータ内指令信号を指令信号ｓｉｇ_ｉｊとして駆動部ｇ_ｉｊへ出力する。ステップＳ１０３は、図４（ａ）の構成の場合では、指令信号決定部１２の動作に対応している。以上が図４（ａ）に示す制御部１の動作である。

ここで、データ内指令信号及び指令信号ｓｉｇ_ｉｊは、駆動情報を含んでもよい。そして、指令信号データセット生成部１４は、駆動情報によって、動作条件とスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの１つあたりの電圧及び電流とを関係づけ、スイッチング素子の特性を反映して、データ内指令信号を決定してもよい。

また、指令信号データセット生成部１４は、以下のようにデータ内指令信号を決定してもよい。すなわち、動作条件がある動作範囲に含まれる場合に、指令信号データセット生成部１４は、この動作範囲に対応するデータ内指令信号を指令信号ｓｉｇ_ｉｊとして出力すると、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの１個あたりの電流及び電圧の値はそれぞれ、電流適正範囲及び電圧適正範囲に含まれる。

ここで、ステップＳ１０１とステップＳ１０２は、順序を入れ替えて実施することができる。ステップＳ１０３の処理を開始する前に、ステップＳ１０１を完了しておけば、ステップＳ１０２の後、指令信号データセット１３の生成を待つことなく、ステップＳ１０３を実施することができるため、処理に要する時間を短縮できる。

ステップＳ１０２の処理の後にステップＳ１０１の処理を実行すれば、動作条件に応じて指令信号データセット１３を生成し、幅広い動作条件に対して指令信号データセット１３を生成できる。また、指令信号データセット１３を格納しておく記憶装置の負担を減らすことができる。

また、用いられる頻度が多い動作範囲については、ステップＳ１０２の前にステップＳ１０１の処理を実施して指令信号データセット１３に格納しておく。一方、用いられる頻度の少ない動作範囲については、ステップＳ１０２の処理の実行後にステップＳ１０１の処理を実行して、動作条件に合わせて生成する。このように制御部１を構成してもよい。

また、指令信号データセット１３は、記憶装置に格納されたデータとすることもできる。また、指令信号データセット生成部１４を、制御部１の外部に設けてもよい。また、指令信号データセット生成部１４に代えて作業者が指令信号データセット１３を生成してしてもよい。また、制御部１は、入力部と指令信号データセット１３を格納する記憶装置を備え、入力部から制御部１にデータを入力し、記憶装置に記憶させることによって指令信号データセット１３を生成してしてもよい。

次に、図４（ｂ）及び図５（ｂ）に示す制御部１の構成及び動作について説明する。図４（ｂ）の動作条件生成部１１の動作及び構成は、図４（ａ）及び図５（ａ）と同じである。図４（ｂ）の指令信号候補生成部１５は、指令信号ｓｉｇ_ｉｊの候補を、指令信号候補として生成する。生成される指令信号候補の数は単数でも複数でもよい。

また、動作条件生成部１１で生成された動作条件に対応して指令信号候補を生成してもよい。指令信号候補は、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電流値及び電圧値が、電流適正範囲及び電圧適正範囲にそれぞれ含まれるように生成してもよいが、動作条件と無関係に生成してもよい。また、指令信号候補生成部１５を省いて、動作条件に依存しない一定の指令信号候補を用いてもよい。

図４（ｂ）の指令信号決定部１２ａは、判定部１６及び指令信号出力部１７を備える。判定部１６は、指令信号候補が、あらかじめ定められた基準を満たすかどうかについて判定を行う。ここで、指令信号候補及び指令信号ｓｉｇ_ｉｊは駆動情報を含んでもよい。また、判定部１６は、駆動情報を利用して、動作条件とスイッチング素子ｓｗ_ｉｊ１つあたりの電圧及び電流とを関係付けても良い。このようにすれば、判定部１６は、駆動情報を利用することによって、スイッチング素子の特性を反映して、判定をおこなうことができる。

また、取得した動作条件において、ある指令信号候補を指令信号ｓｉｇ_ｉｊとして出力した場合に、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの１個あたりの電流及び電圧の値がそれぞれ、電流適正範囲及び電圧適正範囲に含まれる。このような場合に、上記の指令信号候補が基準を満たすと判定してもよい。

図４（ｂ）の指令信号決定部１２ａの判定は、基準を満たす指令信号候補が１つだけ出力される場合、基準を満たした指令信号候補を、指令信号ｓｉｇ_ｉｊとして駆動部ｇ_ｉｊに出力する。一方、複数の指令信号候補が基準を満たすと判定された場合には、基準を満たす指令信号候補の中から、最良の指令信号候補を選びだす処理を行ってもよい。そして、選定した指令信号候補を指令信号ｓｉｇ_ｉｊとして駆動部ｇ_ｉｊに出力してもよい。

ここで、指令信号候補は、駆動される直列回路ｓ_ｉｊの行番号及び列番号の情報のみを含むものとしてもよい。そして、上記の判定部１６の処理によって、指令信号候補を選定した後に、選定された指令信号候補の行番号及び列番号と動作条件とを利用して、コンデンサｃ_ｉｊの充電量を算出し、算出した充電量を含めて指令信号ｓｉｇ_ｉｊとして出力してもよい。また、指令信号候補にコンデンサｃ_ｉｊの充電量が含まれるように構成してもよい。

次に、図５（ｂ）のフロー図の制御部１の処理について説明する。図５（ｂ）のステップＳ２０１に示す処理は、図５（ａ）のステップＳ１０２の処理と同じである。次に、ステップＳ２０２において、ステップＳ２０１で生成された動作条件に対して指令信号候補を生成する。図５（ｂ）の指令信号候補生成部１５は、動作条件に対応して指令信号候補を生成するとしている。次に、ステップＳ２０３において、指令信号候補が基準の範囲内であるか否かについて判定を行う。

ステップＳ２０３において、指令信号候補が基準の範囲外と判定された場合、ステップＳ２０２に戻り、再度、指令信号候補を生成する。一方、ステップＳ２０３において基準を満たすと判定された場合、ステップＳ２０４に進み、指令信号候補は生成された指令信号候補の中で最良か否かについての判定を行う。ここで、基準を満たす指令信号候補がひとつしかない場合には、この基準を満たす指令信号候補が最良であるという判断をする。

ステップＳ２０４において、指令信号候補の中で最良であると判定された場合、ステップＳ２０５に進み、最良であると判定された指令信号候補を、指令信号ｓｉｇ_ｉｊとして駆動部ｇ_ｉｊへ出力する。一方、指令信号候補の中で最良ではないと判定された場合、ステップＳ２０４へ戻り、基準を満たし、かつ、最良ではないとされた指令信号候補とは別の指令信号候補について判定を行う。

そして、最良の指令信号候補であると判定されるまで、ステップＳ２０４の判定を繰り返す。ステップＳ２０２において指令信号候補をひとつだけ生成する構成として、ステップＳ２０４を省くこともできる。ここで、最良の指令信号候補とは、スイッチング時間が最も短いものとしてもよい。また、ステップＳ２０３とステップＳ２０４は、順番を変えて実行してもよい。以上が、図５（ｂ）のフロー図の制御部１の処理である。

制御部１に含まれる、動作条件生成部１１、指令信号決定部１２、指令信号データセット生成部１４、指令信号候補生成部１５、判定部１６及び指令信号出力部１７として、プロセッサ又は処理回路を用いてもよい。これらの構成要素のハードウエア構成の一例として、動作条件生成部１１のハードウエア構成を説明する。

図７は、実施の形態１における動作条件生成部１１のハードウエア構成の一例を示す図である。図７において、動作条件生成部１１は、情報処理部としてのプロセッサ１１０１と、情報を記憶する記憶部としてのメモリ１１０２とを有している。プロセッサ１１０１とメモリ１１０２とは、例えば、コンピュータの一部である。メモリ１１０２には、プログラムがインストールされている。

プログラムは、例えば、ネットワークを経由して又は情報を記憶する記憶媒体からインストールされる。プログラムは、実行済みの指令信号及び電流検出値Ｉの取得する処理と、出力電圧の推定の処理を実施するためのプログラムを含んでもよい。プロセッサ１１０１は、メモリ１１０２に記憶されているプログラムを実行することにより、動作条件を生成する。

動作条件生成部１１の構成の全体又は一部は、半導体集積回路からなる制御回路で構成されてもよい。メモリ１１０２は、半導体記憶装置、ハードディスク装置、取り出し可能な記録媒体に情報を記録する装置などの各種の記憶装置を含んでもよい。以上が、動作条件生成部１１のハードウエア構成の一例についての説明である。

また、上記に列挙した構成要素として、プロセッサ又は処理回路と記憶装置を組み合わせたもの等を用いてもよい。また、記憶装置には、プログラム又はデータを記憶させてもよい。また、制御部１の一部又は全部の構成要素を、制御対象３とネットワークで接続されたプロセッサ及び記憶装置を含むコンピュータとしてもよい。

また、図５（ａ）のステップＳ１０１の処理により、あらかじめ、指令信号データセット１３として、データをルックアップテーブル(Lookup table)に格納したものを生成する。そして、ステップＳ１０３において、実行しようとする動作の動作条件の含まれる動作範囲をルックアップテーブルから抽出する。さらに、抽出した動作範囲に対応するデータ内指令信号を、ルックアップテーブルから取り出す。そして、取り出したデータ内指令信号を、指令信号ｓｉｇ_ｉｊとして出力する構成としてもよい。

また、図５に示す処理は、プロセッサ又は処理回路によってソフトウェア、ファームウェア又はこれらの組合せを動作させることにより実現してもよい。ソフトウェア又はファームウェアをプログラムとして記述し、記憶装置に記憶し、記憶装置に記憶されたプログラムを読み出して実行してもよい。また、図５（ａ）又は図５（ｂ）の一連の処理を１つの専用処理回路を用いて実現してもよく、各々の処理についてひとつずつ専用処理回路を設け、各処理を各専用処理回路が実現してもよい。専用処理回路の例としては、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、これらを組み合わせたもの等を挙げることができる。

記憶装置の例としては、半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク又はＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等を挙げることができる。ここで、半導体メモリは、不揮発性でも揮発性でもよい。

本実施の形態によれば、制御部１は、実行済の動作についての出力データと、実行しようとする動作についての電流指令ｃｃとに基づいて、実行しようとする動作の動作条件を生成し、動作条件に基づいて実行しようとする動作の指令信号ｓｉｇ_ｉｊを決定する。そのため、電気負荷装置３００のインピーダンス又はスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの特性に、変動又は固体差がある場合でも、出力データを通じてこれらの変動及び固体差を、次の動作の指令信号ｓｉｇ_ｉｊに反映することができる。

また、指令信号ｓｉｇ_ｉｊが駆動情報を含む場合、駆動情報によって動作条件とスイッチング素子の１つあたりの電流値及び電圧値とを関係づけることができる。そのため、出力する指令信号ｓｉｇ_ｉｊを決定する際に、スイッチング素子の特性を反映することができる。

制御部１は、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの１個あたりの電流の値及び電圧の値がそれぞれ、電流適正範囲及び電圧適正範囲に含まれるように指令信号ｓｉｇ_ｉｊを決定してもよい。さらに、電流適正範囲及び電圧適正範囲は、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊのスイッチング時間がスイッチング時間の基準以下となり、かつ、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの導通抵抗の値が低抵抗時に低抵抗時の基準値より小さく、高抵抗時に高抵抗時の基準値より大きくなるように定めてもよい。このようにすれば、スイッチング素子の１つあたりの電流値及び電圧値を、適正なスイッチング動作が可能な値となるように指令信号ｓｉｇ_ｉｊを決定することができる。

以上により、本実施の形態によれば、作業者による長時間の調整を要することなく、所望の時間波形の電力を電気負荷装置に供給することができる電源装置を提供することができる。

実施の形態２
図８は、実施の形態２における電源装置１００ａの構成の一例を示すブロック図である。電源装置１００ａは、機械学習装置５を備え、制御部１に代えて制御部１ａを備える点が実施の形態１の電源装置１００と異なる。本実施の形態の説明において、実施の形態１と同じ又は対応する構成要素については同じ符合を付す。

機械学習装置５について説明する。機械学習装置５は、データ前処理部５０、動作結果取得部５１、状態量観測部５２、学習部５５及び意思決定部５６を備える。また、電源装置１００ａの外部に、結果付きデータ記録部１８が設けられている。データ前処理部５０は、電流指令ｃｃ、指令信号ｓｉｇ_ｉｊ、温度検出信号ｔ_ｉ、電流検出値Ｉ等の外部からの信号を利用しやすいデータに変換する前処理を行い、動作結果取得部５１及び状態量観測部５２へ出力する。

データ前処理部５０の配置は、図８の構成に限定されない。例えば、温度検出器ｋ_ｉからの出力データのみに前処理を行いたい場合は、状態量観測部５２へ入力される温度検出器ｋ_ｉからの出力データが通る経路上にデータ前処理部５０を設けても良い。また、動作結果取得部５１、状態量観測部５２が前処理の機能を備えていれば、データ前処理部５０を省くこともできる。

動作結果取得部５１は、データ前処理部５０から電流検出値Ｉを取得し、結果付きデータ記録部１８又は学習部５５へ出力結果を出力する。図８の出力結果は、電流検出値Ｉとしてもよい。状態量観測部５２は、電源装置１００ａ又は電気負荷装置３００についての計測結果、信号等を取得し、状態量を出力するが、取得する計測結果、信号等に対して、データ前処理部５０において前処理を施してもよい。

図８の状態量観測部５２は、電流指令ｃｃ、指令信号ｓｉｇ_ｉｊ及び温度検出信号ｔ_ｉを取得し、学習部５５又は結果付きデータ記録部１８へ状態量を出力する。図８における状態量は、例えば、電流指令ｃｃ、指令信号ｓｉｇ_ｉｊ、温度検出信号ｔ_ｉ及び電流検出値Ｉとすることができる。

学習部５５は、動作結果取得部５１又は結果付きデータ記録部１８から出力結果を取得し、状態量観測部５２又は結果付きデータ記録部１８から状態量を取得する。学習部５５は、さらに、指令信号ｓｉｇ_ｉｊを、状態量及び出力結果に関連付けて学習し、学習した結果を意思決定部５６へ出力する。

学習した結果の例としては、指令信号ｓｉｇ_ｉｊの候補、指令信号ｓｉｇ_ｉｊの満たすべき条件等を挙げることができる。これらは、実施の形態１に説明した動作条件ごとに定められていてもよい。ここで、状態量観測部５２及び動作結果取得部５１は、作業者が介在することなく、自動的に電源装置１００ａの状態量及び出力結果を観測してもよいが、動作の一部又は全部を、作業者の操作、観測又は入力に依存してもよい。

意思決定部５６は、学習部５５が出力した学習した結果を参照して、指令信号ｓｉｇ_{ｉ ｊ}を決定し、決定した指令信号ｓｉｇ_ｉｊを制御部１ａに出力してもよい。例えば、学習部５５は複数の指令信号ｓｉｇ_ｉｊの候補を学習結果データとして出力し、意思決定部５６は、指令信号ｓｉｇ_ｉｊの候補の中から指令信号ｓｉｇ_ｉｊを決定してもよい。

学習部５５についてより詳細に説明する。学習部５５は、誤差計算部５３及び学習モデル更新部５４を備えている。誤差計算部５３は、電流検出値Ｉと電流指令ｃｃとの間の誤差を計算する。学習モデル更新部５４は、誤差計算部５３が計算した誤差に応じて学習モデルを更新する。ここで、誤差は、出力結果と出力結果の目標値との差異であればよく、電流検出値Ｉと電流指令ｃｃとの間の誤差に限定されない。例えば、出力電圧の目標値と実測値の間の差異を誤差としてもよい。電源装置１００ａの各部が、目標値に追随するように、各部の検出値ｄとその目標値との差異を適宜選択して誤差として設定してもよい。

学習モデルについて説明する。学習部５５は指令信号ｓｉｇ_ｉｊを学習する複数の学習モデルを有してもよく、出力条件ごとに異なる学習モデルを有してもよい。出力条件とは、例えば、電気負荷装置３００の種類、電流指令ｃｃに含まれる電流パルスの仕様等とすることができる。ここで、電流パルスの仕様とは、例えば、周波数、電流ピーク値、パルス幅とすることができる。

また、指令信号ｓｉｇ_ｉｊに基づいて電流を発生中に、動作結果取得部５１からの出力結果として取得した電流検出値Ｉが、所定のレベルを越えると、誤差計算部５３は、指令信号ｓｉｇ_ｉｊの出力結果に所定の誤差が生じたとする計算結果を出力してもよい。そして、学習モデル更新部５４はこの誤差が生じたとする計算結果に応じて学習モデルを更新してもよい。

図９は、実施の形態２における機械学習装置５の動作の一例を示すフロー図である。図９に示す機械学習装置５は、入力である指令信号ｓｉｇ_ｉｊと出力結果である電流検出値Ｉとをペアで与える教師あり学習を適用している。

図９に示すように、機械学習装置５において学習動作が開始されると、まず、ステップＳ３０１において、電源装置１００ａへの電流指令ｃｃの入力があるか否かを判定する。ステップＳ３０１において電流指令ｃｃの入力がないと判定された場合、一定の時間をおいて、再度、ステップＳ３０１の処理を行う。ステップＳ３０１において電流指令ｃｃの入力があると判定された場合、ステップＳ３０２において、機械学習装置５は、電流指令ｃｃを取得する。

さらに、ステップＳ３０３において、取得した電源装置１００ａの最新の状態量に合った学習モデルを参照して指令信号ｓｉｇ_ｉｊを決定し、制御部１ａへ出力する。次に、ステップＳ３０４において、制御部１ａは、駆動部ｇ_ｉｊへ指令信号ｓｉｇ_ｉｊを出力する。駆動部ｇ_ｉｊは、指令信号ｓｉｇ_ｉｊに基づいて充電器ｃｈ_ｉｊ及びスイッチング素子ｓｗ_ｉｊを制御し、電気負荷装置３００に対して電流を出力させる。

電気負荷装置３００に電流が流れている間、電流検出値Ｉを観察し、検出された電流検出値Ｉが所定のレベルである第１の基準値を超えないかどうかについて監視する。この電流検出値Ｉを監視する動作は、図９のステップＳ３０５に示されている。ステップＳ３０５において、電流検出値Ｉが第１の基準値を超えたと判定された場合、ステップＳ３０６において、所定の誤差が生じたことを示す結果を出力する。そして、ステップＳ３０７において、出力された誤差に応じて学習モデルを更新する。そして、ステップＳ３０３に戻り、次の指令信号ｓｉｇ_ｉｊを決定する。

ステップＳ３０５において、電流検出値Ｉが第１の基準値を超えたと判定されなかった場合、ステップＳ３０８において、機械学習装置５が出力した指令信号ｓｉｇ_ｉｊによる電流の発生が終了したか否かを判断する。そして、電流の発生が終了していない場合は、ステップＳ３０５に戻り、電流の発生と電流検出値Ｉの監視を続ける。そして、ステップＳ３０８において、指令信号ｓｉｇ_ｉｊによる電流の発生が終了と判断された場合は、ステップＳ３０９において、出力結果として電流検出値Ｉを受取る。

さらに、ステップＳ３１０において、電流指令ｃｃと、電流指令ｃｃに基づいて出力された電流についての電流検出値Ｉとの間の誤差を計算する。続いて、ステップＳ３１１において、計算された誤差に応じて学習モデルを更新する。そして、ステップＳ３０１に戻り、再度ステップＳ３０１からステップＳ３１１までのフローを実行する。ステップＳ３０１からステップＳ３１１のフローを繰返すことにより、学習部５５は、学習モデルの更新を繰り返して指令信号ｓｉｇ_ｉｊを学習する。

図８は、教師あり学習を行う機械学習装置５を備えた電源装置１００ａを示している。教師あり学習による学習方法について簡単に述べる。教師あり学習による学習の一例として、例えば式（１）に示すような予測モデルの回帰式を設定してもよい。

そして、学習の過程において、状態変数ｘ_１から状態変数ｘ_ｎがとる値を回帰式に当てはめたときに、目的変数ｙの値が得られるように、係数ａ_０から係数ａ_ｎの値を調整することにより学習を進めてもよい。なお、学習の方法は、教師あり学習のアルゴリズムごとに異なる。（１）式を用いて説明した学習方法に限らず、教師あり学習のアルゴリズムとして、ニューラルネットワーク、最小二乗法、ステップワイズ法など様々な方法を用いることができる。

次に、強化学習を行う機械学習装置を備える電源装置の一例を挙げる。図１０は、実施の形態２による電源装置１００ｂの構成の一例を示すブロック図である。図１０に示す機械学習装置５ａは、強化学習を適用している。入力と出力のペアが大量に与えられる場合、教師あり学習が適しているとされる。一方、強化学習は未知の学習領域を開拓することができるという特徴がある。そのため、教師あり学習を用いて一定量の学習をした段階で強化学習を行うことによって、従来全く知られていなかった領域に、よりすぐれた指令信号ｓｉｇ_ｉｊを見出すことができる可能性がある。

図１０の電源装置１００ｂは、制御部１ａに代えて制御部１ｂを備え、機械学習装置５に代えて機械学習装置５ａを備える点、加えて、結果付きデータ記録部１８が設けられていない点が電源装置１００ａと異なる。そして、機械学習装置５ａは、学習部５５に代えて学習部５５ａを備える点が機械学習装置５と異なる。学習部５５ａは、報酬計算部５７及び価値関数更新部５８を備える。電源装置１００ｂの説明において、電源装置１００又は電源装置１００ａと同一又は対応する構成要素については同一の符合を付す。

報酬計算部５７は、指令信号ｓｉｇ_ｉｊごとに、出力結果と出力結果の目標値との間の差異を計算する。例えば、出力結果を電流検出値Ｉとし、目標値を電流指令ｃｃとしてもよい。そして、この差異がしきい値より小さい場合、差異の小ささの程度に応じてプラスの報酬を与える。そして、差異がしきい値より大きい場合、差異の大きさの程度に応じてマイナスの報酬を与える。価値関数更新部５８は、報酬計算部５７の与えた報酬に応じて価値関数を更新する。価値関数更新部５８は、できるだけ高い報酬が得られるように価値関数を更新してもよい。

図１１は、実施の形態２における機械学習装置５ａの動作の一例を示すフロー図である。動作が開始されると、ステップＳ４０１において、電源装置１００ａへの電流指令ｃｃの入力があるか否かを判定する。次に、電流指令ｃｃの入力があると判定された場合、ステップＳ４０２において電流指令ｃｃを取得する。一方、電流指令ｃｃの入力がないと判定された場合、一定時間経過後にステップＳ４０１を繰り返す。

次に、ステップＳ４０２において電流指令ｃｃを取得した場合、ステップＳ４０３において、機械学習装置５ａは、電源装置１００ｂの最新の状態量と電流指令ｃｃに合った価値関数を参照して、指令信号ｓｉｇ_ｉｊを決定し、制御部１ｂへ出力する。ここで、学習部５５ａは、複数の価値関数を備えてもよく、さらに、出力条件に応じて価値関数を変えてもよい。出力条件は、図８及び図９において説明したものと同じである。

ステップＳ４０４において、制御部１ｂは、出力された指令信号ｓｉｇ_ｉｊを駆動部ｇ_ｉｊへ出力し、電源装置１００ｂから電気負荷装置３００へ電流が出力される。電源装置１００ｂが電流を出力している間は、リアルタイムでフィードバックされてくる出力結果として電流検出値Ｉを観察し、検出された電流検出値Ｉが所定のレベルである第２の基準値を超えないかを監視している。この監視の動作は、ステップＳ４０５に示されている。

ステップＳ４０５において、電流検出値Ｉが第２の基準値を越えたと判定された場合、ステップＳ４０６において、マイナスの報酬を与える。そして、ステップＳ４０７において、ステップＳ４０６において与えられた報酬に応じて価値関数を更新する。その後、ステップＳ４０３に戻って次の指令信号ｓｉｇ_ｉｊを決定する。

ステップＳ４０５において、電流検出値Ｉが第２の基準値を越えたと判定されなかった場合、ステップＳ４０８において、出力された指令信号ｓｉｇ_ｉｊによる電流の発生、すなわち指令信号ｓｉｇ_ｉｊの実行が終了したか否かを判断する。そして、指令信号ｓｉｇ_ｉｊの実行が終了するまでは、ステップＳ４０５に戻って電流の出力を続ける。そして、電流検出値Ｉの監視を続ける。

ステップＳ４０８において、指令信号ｓｉｇ_ｉｊの実行が終了したと判断された場合、ステップＳ４０９において、出力結果を取得する。次いで、ステップＳ４１０において、出力結果と目標値との差異の大きさが小さいか否かについて判定を行う。ここで、出力結果を電流検出値Ｉ、目標値を電流指令ｃｃとしてもよい。

そして、差異が小さい場合には、ステップＳ４１２において差異の小ささに応じてプラスの報酬を与える。一方、差異が大きい場合は、ステップＳ４１１において差異の大きさに応じてマイナスの報酬を与える。ここで、差異の値が、所定のしきい値を超えた場合に差異が大きいと判断し、このしきい値を超えない場合、小さいと判断してもよい。

次いで、ステップＳ４１３において、与えられた報酬に応じて価値関数を更新する。そして、ステップＳ４０１に戻り、再度、ステップＳ４０１からステップＳ４１３のフローを実行する。以上のステップを繰返すことにより、機械学習装置５ａは、価値関数の更新を継続して、指令信号ｓｉｇ_ｉｊを学習する。

次に、強化学習による学習方法について述べる。強化学習は、ある環境内におけるエージェントである行動主体が、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する、というものである。エージェントは行動を選択することで環境から報酬を得て、一連の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策を学習する。

強化学習の代表的な手法として、Ｑ学習（Q-learning）、ＴＤ学習（TD−learning）等が知られている。例えば、Ｑ学習の場合、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）の一般的な更新式（行動価値テーブル）は式（２）で表される。式（２）において、ｓ_ｔは時刻ｔにおける環境を表し、ａ_ｔは時刻ｔにおける行動を表す。

行動ａ_ｔにより、環境はｓ_ｔ＋１に変わる。ｒ_ｔ＋１はその環境の変化によってもらえる報酬を表し、γは割引率を表し、αは学習係数を表す。Ｑ学習を適用した場合、行動ａ_ｔには、指令信号ｓｉｇ_ｉｊが該当する。以下に、機械学習装置５及び機械学習装置５ａの構成の変形例、動作のバリエーションを例示する。

電源装置１００ａ又は電源装置１００ｂは動作条件生成部を備えても良い。ここで、動作条件生成部は、駆動に用いられた実行済みの指令信号である実行済指令信号及び実行済指令信号によって発生した電流の電流検出値を含む出力データと、電流指令とに基づき、電流指令及び出力端の両端の電圧である出力電圧の推定値を含む動作条件を生成する。そして、機械学習装置５又は機械学習装置５ａは、この動作条件に基づき指令信号ｓｉｇ_{ｉ ｊ}を学習又は決定してもよい。

また、機械学習装置５又は機械学習装置５ａの出力する指令信号ｓｉｇ_ｉｊは、指令信号ｓｉｇ_ｉｊが駆動情報を含むように構成してもよい。指令信号ｓｉｇ_ｉｊが駆動情報を含むことにより、動作条件とスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの１つあたりの電流及び電圧とを関係づけることができる。

そのため、各々のスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電流、電圧又はこれらの組み合わせに依存して変化する特性を、出力する指令信号ｓｉｇ_ｉｊに反映することができる。そのため、各々のスイッチング素子ｓｗ_ｉｊが所望のスイッチング性能を発揮できるように各々のスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの電流及び電圧を決定することができる。

例えば、報酬計算部５７は、スイッチング時間がスイッチング時間の基準以下となるときに、高い報酬を与え、スイッチング時間の基準を超える場合、低い報酬を与えてもよい。このようにすれば、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの１つあたりの電流値及び電圧値を、スイッチング時間が基準以下の動作となる指令信号ｓｉｇ_ｉｊを学習することができる。そして、学習を繰り返すことにより、迅速かつ正確にスイッチング時間が基準以下の動作となる指令信号ｓｉｇ_ｉｊを決定することができるようになる。

また、例えば、報酬計算部５７は、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの導通抵抗の値が低抵抗時に低抵抗時の基準値より小さく、高抵抗時に高抵抗時の基準値より大きくなる場合には高い報酬を与え、それ以外の場合には低い報酬を与えるように構成してもよい。このようにすれば、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの１つあたりの電流値及び電圧値を、適正なスイッチング動作が可能な指令信号ｓｉｇ_ｉｊを学習することができる。そして、学習を繰り返すことにより、迅速かつ正確に適正なスイッチング動作が可能な指令信号ｓｉｇ_ｉｊを決定することができるようになる。

また、図８及び図１０において、機械学習装置５及び機械学習装置５ａはそれぞれ、制御部１ａ及び制御部１ｂの外部に設けられているが、制御部１ａ及び１ｂの内部に設けてもよい。また、学習結果データを記憶する学習結果データ記憶部を設けてもよい。そして、機械学習装置５又は機械学習装置５ａにより、記憶された学習結果データを更新しつつ、制御部は、学習結果記憶部に記憶された学習結果データを参照して指令信号ｓｉｇ_ｉｊを出力してもよい。

さらに、学習結果データ記憶部を設け、機械学習装置５又は機械学習装置５ａを搭載しない電源装置を構成してもよい。そして、制御部は、学習結果データ記憶部に記憶された学習結果データを参照して指令信号ｓｉｇ_ｉｊを出力してもよい。このようにすれば、学習を行わない場合、短時間かつ少ない計算負荷で、学習結果を反映した指令信号ｓｉｇ_{ｉ ｊ}を出力することができる。また、学習結果データを、学習を行った電源装置以外の電源装置に適用することもできるため、効率よく学習結果データを利用できる。

また、電流を出力中に変化する状態量及び動作結果を含めた状態量及び動作結果に関連付けて指令信号ｓｉｇ_ｉｊを機械学習させてもよい。これにより、出力中の変化に即応して、所望の出力電流を発生させることができる。また、電気負荷装置３００において、電源装置から出力された電流によって発生する現象についての計測結果を検出し、状態量又は出力結果として使用してもよい。ここで、電気負荷装置３００に発生する現象とは、例えば、放電、レーザ発振、プラズマ発振等の現象である。

また、図８の機械学習装置５は、同じ指令信号ｓｉｇ_ｉｊ及び出力結果に対して、パルスの形状、パルスの部位、周波数等の出力条件、動作モード等に応じて誤差配分の異なる複数の学習モデルを備えても良い。同様に、図１０の機械学習装置５ａは、出力条件、動作モード等に応じて報酬の配分の異なる複数の価値関数を有しても良い。

例えば、電流パルスのピーク部分と立ち上がり部分とで、誤差又はマイナス報酬の大きさの配分を変えてもよい。ここで、立ち上がり部分の誤差又はマイナス報酬の大きさの配分を大きく設定すると、立ち上がり部分の電流指令ｃｃへの追随の精度を重視した学習が実施される。また、パルス幅に応じて誤差又はマイナス報酬の大きさの配分を変えることもできる。例えば、パルス幅が１００ｎｓから３００ｎｓのパルスについて誤差又はマイナス報酬の大きさの配分を大きくした場合、パルス幅が１００ｎｓから３００ｎｓのパルスについての電流指令ｃｃへの追随の精度を重視した学習が実施される。

また、作業者に学習結果データ、学習結果データに基づく情報、指令信号ｓｉｇ_ｉｊ等を表示する表示部を設け、機械学習装置５又は機械学習装置５ａの出力する学習結果データ等を反映した操作を作業者が行うことができるように構成してもよい。学習結果データに基づく情報とは、例えば、学習部５５の出力する指令信号ｓｉｇ_ｉｊの候補の中から、作業者が、指令信号ｓｉｇ_ｉｊを選択してもよい。ここで、表示部は、プリンタ、ディスプレイ等の視覚を通じて情報を伝えるものでもよく、スピーカ等の聴覚を通じて情報を伝えるものでもよい。

また、複数の電源装置の各々に設けられた機械学習装置が、通信媒体を介して相互にデータを共有または交換する構成としてもよい。また、機械学習装置は、電源装置の外部に設けても良い。また、複数の電源装置がひとつの学習装置を共有してもよい。ここで、通信媒体を介して、単一の機械学習装置を複数の電源装置が共有しても良い。

さらには、機械学習装置をクラウドサーバ上に設け、学習効果を共有するだけでなく、データを集中管理し大規模な高性能プロセッサを利用して学習できるようにしてもよい。これらの機械学習装置には、汎用の計算機もしくはプロセッサを用いてもよい。また、ＧＰＧＰ（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）、大規模ＰＣクラスター等を適用して、高速に処理を行ってもよい。

また、本実施の形態に適用される機械学習方法は、本実施の形態に説明した教師あり学習と強化学習の２つ手法に限定されず、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習等の様々な手法を適用することが可能である。

本実施の形態の電源装置は、指令信号ｓｉｇ_ｉｊを、電源装置又は電気負荷装置３００の状態量及び動作結果に関連付けて学習した結果を参照して決定した指令信号ｓｉｇ_ｉｊを、駆動部ｇ_ｉｊに出力することができる。そのため、長時間の調整を要することなく、所望の波形の電力を電気負荷装置に供給することができる電源装置を提供することができる。

また、指令信号ｓｉｇ_ｉｊを、電源装置の出力中に変化する状態量及び動作結果も含めた状態量及び動作結果に関連付けて機械学習させることもできる。これにより、出力中の状態量の変化を反映して指令信号ｓｉｇ_ｉｊを決定することが可能になり、より迅速に、出力結果と目標値との間の差異を小さくすることができる。

また、本実施の形態では、電源装置又は電気負荷装置３００の状態を表す多くの状態量を観測すれば、状態の差異による出力結果の差異を見逃すことなく学習できる。また、電源装置に設けられた機械学習装置の間で相互にデータを共有又は交換すれば、より短い時間で学習効果を上げ、より短時間に精度の高い指令信号ｓｉｇ_ｉｊを出力することができる。また、クラウドサーバ上に学習装置を設ければ、効率よく、学習速度、学習の精度を向上することができる。そして、短時間でより適切な指令信号ｓｉｇ_ｉｊを出力することができるようになる。

実施の形態３
本実施の形態の電源装置１００ｃは、実施の形態２に説明した機械学習装置５を用いて学習を行った学習済み学習器６を備える。図１２は、実施の形態３における電源装置１００ｃの構成の一例を示すブロック図である。本実施の形態において、実施の形態１又は実施の形態２に説明した構成要素と同一又は対応する構成要素については同じ符合を付す。

学習済み学習器６は、データ前処理部５０、状態量観測部５２、学習済み学習部６０及び意思決定部５６を備える。学習済み学習部６０は、機械学習装置５によって学習を行った学習済みモデルを有し、学習済みモデルを参照することによって、状態量に基づいて学習結果データを意思決定部５６へ出力する。意思決定部５６は、学習済み学習部６０から出力された学習結果データを参照して指令信号ｓｉｇ_ｉｊを決定する。

学習済み学習器６の出力する指令信号ｓｉｇ_ｉｊは、指令信号ｓｉｇ_ｉｊが駆動情報を含むように構成してもよい。指令信号ｓｉｇ_ｉｊが駆動情報を含むことにより、動作条件とスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの１つあたりの電流値及び電圧値とを関係づけることができる。

そのため、スイッチング素子ｓｗ_ｉｊの１個あたりの電流、電圧又はこれらの組み合わせに依存して変化する特性を、出力する指令信号ｓｉｇ_ｉｊに反映することができる。そのため、各々のスイッチング素子ｓｗ_ｉｊが所望のスイッチング性能を発揮できるようにスイッチング素子ｓｗ_ｉｊの１個あたりの電流値及び電圧値を決定することができる。

図１３は、学習済み学習器６の動作を示すフロー図である。図１３を用いて学習済み学習器６の動作について説明する。学習済み学習器６の動作が開始されると、まず、ステップＳ５０１において、電源装置１００ｃへ電流指令ｃｃの入力があるか否かを判定する。電流指令ｃｃの入力がある場合、ステップＳ５０２において電流指令ｃｃを取得する。

さらに、ステップＳ５０３において、電源装置１００ｃの最新の状態量に合った学習モデルを参照し、状態量から指令信号ｓｉｇ_ｉｊを決定して制御部１ａへ出力する。そして、ステップＳ５０４において、制御部１ａは、駆動部ｇ_ｉｊへ指令信号ｓｉｇ_ｉｊを出力する。駆動部ｇ_ｉｊは、指令信号ｓｉｇ_ｉｊに基づき充電器ｃｈ_ｉｊ及びスイッチング素子ｓｗ_ｉｊを駆動し、電気負荷装置３００に電流が流れる。

電流の出力中、リアルタイムでフィードバックされてくる動作結果として、電流検出値Ｉを観察し、電流検出値Ｉが、所定のレベルである第３の基準値を超えないかを監視する。監視の動作は、図１３のステップＳ５０５に示されている。ステップＳ５０５において、電流検出値Ｉが第３の基準値を超えたと判定された場合は、ステップＳ５０３に戻って、次の指令信号ｓｉｇ_ｉｊを決定する。

ステップＳ５０５において、電流検出値Ｉが第３の基準値を超えたと判定されなかった場合、ステップＳ５０６において、指令信号ｓｉｇ_ｉｊによる電流の発生が終了したか否かを判断する。そして、ステップＳ５０６において、電流の発生が終了したと判定されなかった場合、指令信号ｓｉｇ_ｉｊによる電流の発生が終了するまでステップＳ５０５に戻って電流の発生と電流検出値Ｉの監視を続ける。

ステップＳ５０６において、指令信号ｓｉｇ_ｉｊによる電流の発生が終了と判断された場合は、ステップＳ５０１に戻り、再度、ステップＳ５０１からステップＳ５０６のフローを実行する。このように、ステップＳ５０１からステップＳ５０６のフローを繰返すことにより、学習済み学習器６から指令信号ｓｉｇ_ｉｊが出力され、制御部１ａにより制御対象３が制御される。

電源装置に、学習済み学習器６を搭載することにより、機械学習装置５による学習結果を用いて、電源装置の製造を行ってもよい。また、機械学習装置５以外の実施の形態２に記載の機械学習装置による学習を行った学習済み学習器を、学習済み学習器６に代えて電源装置に搭載してもよい。

また、機械学習装置５以外の実施の形態２に記載の機械学習装置による学習結果を用いて、電源装置の製造を行ってもよい。また、学習済み学習器は、必ずしも１台の電源装置に１台設ける必要はなく、複数の電源装置で１台の学習済み学習器を共有してもよい。機械学習装置５以外の実施の形態２に記載の機械学習装置とは、例えば機械学習装置５ａでもよい。

本実施の形態の電源装置１００ｃは、学習済み学習器６を備える。また、電源装置に、学習済み学習器６を搭載することにより、機械学習による学習結果を用いて電源装置の製造を行うことができる。そのため、学習結果を用いて指令信号ｓｉｇ_ｉｊを出力し、長時間の調整を要することなく、所望の電流波形の電力を電気負荷装置に供給することができる電源装置を提供することができる。

本実施の形態の電源装置１００ｃは、指令信号ｓｉｇ_ｉｊを、電源装置１００ａの状態量及び動作結果に関連付けて学習した結果を参照して決定した指令信号ｓｉｇ_ｉｊを駆動部ｇ_ｉｊに出力することができる。そのため、電源装置１００ｃの調整に長い時間を要することなく、所望の波形の電力を電気負荷装置３００に供給することができる電源装置１００ｃを提供することができる。

また、電源装置１００ｃの内部で学習動作を行わないため、より少ない計算負荷で、学習結果を反映した指令信号ｓｉｇ_ｉｊを出力することができる。また、電源装置ごとに学習を行うことなく、学習結果を反映した指令信号ｓｉｇ_ｉｊを出力することもできる。そのため、短時間に、より少ない負荷で指令信号ｓｉｇ_ｉｊに学習結果を反映し、高精度に、所望の波形の電力を供給することができる電源装置を提供することができる。

以上に説明した実施の形態は組み合わせて適用することができる。

１、１ａ、１ｂ、１ｃ 制御部、２ 電流検出部、６ 学習済み学習器、１１ 動作条件生成部、１２、１２ａ 指令信号決定部、１３ 指令信号データセット、５１ 動作結果取得部、５２ 状態量観測部、５３ 誤差計算部、５４ 学習モデル更新部、５５ 学習部、５７ 報酬計算部、５８ 価値関数更新部、６０ 学習済み学習部、１００、１００ａ、１００ｂ、１００ｃ 電源装置、２００ 数値制御装置、３００ 電気負荷装置、ｃ_ｉｊ コンデンサ、ｃｈ_ｉｊ 充電器、Ｄ 検出装置、ｄ 検出値、ｇ_ｉｊ 駆動部、ｋ_ｉ 温度検出器、ＭＳＳＣ 多段直列回路、Ｍ_ｉ モジュール、ｓｉｇ_ｉｊ 指令信号、ｓ_ｉｊ 直列回路、ｐ_ｉ 並列回路、ｓｗ_ｉｊ スイッチング素子、ｔ_ｉ 温度検出信号、Ｔ_ｉ トランス。

本発明の電源装置は、ｍ×ｎ個（ｍ、ｎは２以上の整数）のスイッチング素子と、スイッチング素子の各々に対して直列接続され、ｍ×ｎ個の直列回路を構成するｍ×ｎ個のコンデンサと、コンデンサを充電する充電器と、直列回路がｎ個ずつ極性をそろえて互いに並列に接続されることにより構成されるｍ個の並列回路の各々の両端に対して各々の１次巻線の両端が接続されたｍ個のトランスと、ｍ個のトランスの２次巻線の両端が順次直列接続され両端が出力端となる多段直列回路を流れる電流を検出し電流検出値として出力する電流検出部と、出力端から出力される電流の目標値である電流指令及び電流検出値に基づいて生成された指令信号を出力する制御部と、指令信号に基づきスイッチング素子及び充電器を駆動する駆動部とを備える。制御部は、駆動部が用いた実行済みの前記指令信号である実行済指令信号及び実行済指令信号によって発生した電流の電流検出値を含む出力データと、電流指令とに基づき、電流指令及び出力端の両端の電圧である出力電圧の推定値を含む動作条件を生成する動作条件生成部と、動作条件に基づき指令信号を決定する指令信号決定部と、を備えることを特徴とする。

Claims (12)

1. ｍ×ｎ個（ｍ、ｎは２以上の整数）のスイッチング素子と、
   前記スイッチング素子の各々に対して直列接続され、ｍ×ｎ個の直列回路を構成するｍ×ｎ個のコンデンサと、
   前記コンデンサを充電する充電器と、
   前記直列回路がｎ個ずつ極性をそろえて互いに並列に接続されることにより構成されるｍ個の並列回路の各々の両端に対して各々の１次巻線の両端が接続されたｍ個のトランスと、
   ｍ個の前記トランスの２次巻線の両端が順次直列接続され両端が出力端となる多段直列回路を流れる電流を検出し電流検出値として出力する電流検出部と、
   前記出力端から出力される電流の目標値である電流指令及び前記電流検出値に基づき生成された指令信号を出力する制御部と、
   前記指令信号に基づき前記スイッチング素子及び前記充電器を駆動する駆動部と
   を備える電源装置。
2. 前記制御部は、
   前記駆動部が用いた実行済みの前記指令信号である実行済指令信号及び前記実行済指令信号によって発生した電流の前記電流検出値を含む出力データと、前記電流指令とに基づき、前記電流指令及び前記出力端の両端の電圧である出力電圧の推定値を含む動作条件を生成する動作条件生成部と、
   前記動作条件に基づき前記指令信号を決定する指令信号決定部と
   を備える請求項１に記載の電源装置。
3. 前記指令信号は、駆動される前記並列回路の数と駆動される前記並列回路の内部の駆動される前記スイッチング素子の数とを指定する駆動情報を含み、前記指令信号決定部は、前記駆動情報によって前記動作条件と前記スイッチング素子の１個あたりの電流値及び電圧値とを関係づけ、前記関係づけた電流値及び前記関係づけた電圧値に基づいて前記指令信号を決定することを特徴とする請求項２に記載の電源装置。
4. 前記指令信号決定部は、電流適正範囲及び電圧適正範囲に前記関係づけた電流値及び前記関係づけた電圧値が含まれるように前記指令信号を決定し、
   前記電流適正範囲及び前記電圧適正範囲は、前記スイッチング素子の１個あたりの電流値及び電圧値のそれぞれが前記電流適正範囲及び前記電圧適正範囲に含まれる場合に、前記スイッチング素子の適正な動作状態が実現されるように定められることを特徴とする請求項３に記載の電源装置。
5. 前記適正な動作状態とは、前記スイッチング素子のスイッチングに要する時間があらかじめ定めたスイッチング時間の基準値以下となり、かつ前記スイッチング素子の導通抵抗の値が導通時であるオン時に低抵抗時の基準値より小さくなり、かつ非導通時であるオフ時に高抵抗時の基準値より大きくなる状態であることを特徴とする請求項４に記載の電源装置。
6. 前記制御部は、前記動作条件の取りうる範囲を数値範囲に区分した動作範囲と前記動作範囲の各々に対応するデータ内指令信号とを組にした指令信号データセットを備え、
   前記指令信号決定部は、前記動作条件生成部が生成した前記動作条件が含まれる前記動作範囲を前記指令信号データセットの中から抽出し、抽出した前記動作範囲に対応する前記データ内指令信号を前記指令信号として決定することを特徴とする請求項２から５のいずれか１項に記載の電源装置。
7. 前記指令信号決定部は、前記指令信号の候補である指令信号候補から前記指令信号として出力する前記指令信号候補を選出することにより前記指令信号を決定することを特徴とする請求項２から５のいずれか１項に記載の電源装置。
8. 前記スイッチング素子の温度を計測し温度検出値として出力する温度検出部をさらに備え、前記制御部は、前記温度検出値に基づいて前記指令信号を決定することを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の電源装置。
9. 前記電源装置の出力結果を取得する動作結果取得部と、
   前記電源装置又は前記電源装置に接続された電気負荷装置の状態量を観測する状態量観測部と、
   前記動作結果取得部からの出力及び前記状態量観測部からの出力を取得し、前記指令信号を、前記状態量及び前記出力結果に関連付けて学習する学習部と、
   前記学習部が学習した学習結果を参照して前記指令信号を出力する意思決定部と
   を備える請求項１から８のいずれか１項に記載の電源装置。
10. 前記学習部は、前記指令信号を学習する学習モデルを備え、前記出力結果と前記出力結果の目標値との間の誤差を計算する誤差計算部と、
    前記誤差に応じて前記学習モデルを更新する学習モデル更新部と
    を備える請求項９に記載の電源装置。
11. 前記学習部は、前記指令信号の価値を定める価値関数を有し、前記学習部は、さらに、前記出力結果と前記出力結果の目標値との間の差異が小さい場合にはその差異に応じてプラスの報酬を与え、前記差異が大きい場合にはその差異に応じてマイナスの報酬を与える報酬計算部と、前記報酬に応じて前記価値関数を更新する価値関数更新部とを備えることを特徴とする請求項９に記載の電源装置。
12. 前記指令信号を、前記電源装置又は前記電源装置に接続された電気負荷装置の状態を観測した状態量と前記電源装置の出力した結果である出力結果とに関連付けて学習を行った学習済み学習部を備える請求項１から８のいずれか１項に記載の電源装置。

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